Sep 7, 2018 · 2 min read
我是從BN那篇sales和marketing找到這裡來的,關於文章中AI找貓這件事情我有些觀點不完全認同,但我也不是本科出身,有錯誤還請指正.
文章內描述AI找貓的方法,指出了需要”特徵”,舉凡貓有鬍鬚耳朵等,這類辨識方法通常帶有特徵擷取(feature extraction), 辨識(detection)等關鍵字,而這類的AI被歸類於機器學習(Machine Learning).
但在2010年左右,由於硬體的超越(可以視為GPU的普及),引領深度學習(Deep Learning)的蓬勃發展,以人類腦神經的傳遞方式作為發想,企圖使電腦模擬人類學習的方式來做辨識什麼是貓(舉例),獲得了比上述方式更高的準確度(高蠻多的),且由於不需要”定義特徵”這個步驟,所以其訓練的圖片只要夠多夠複雜,連捲起來的貓, 只有貓側身, 尾巴,都可以被AI找出並指認在圖片的何處,其辨識能力甚至不下人類(這方面可以參閱ImageNet)
可能在您領略DL及其最新的延伸發展,或許也會有”AI其實也沒這麼聰明”的感想.的確,目前在人工智慧領域只能做到特定項目上的專家,而對於例如IQ測驗,”我肚子餓”延伸意思的掌握等並不拿手,但這篇我想說的是,僅對特徵辨識的結果就推定AI並不聰明這件事感到難過,至少在我一窺這門學問時有被震懾到~~,對電腦科學的博大精深及能耐感到無與倫比的崇拜.
我個人相信不出個五年十年,能回答您”肚子餓就是要吃…”的人工智慧就會降臨,畢竟在CS領域中的進步無可限量,看看五年前我們用的手機電腦軟體就知道.
另外感謝您的幾篇好文,能一窺不同領域的奧秘是很有趣的事^^